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《基于空间分解网络的无人机航路规划》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第7卷第4期空军工程大学学报(自然科学版)Vo.l7No.42006年8月JOURNALOFAIRFORCEENGINEERINGUNIVERSITY(NATURALSCIENCEEDITION)Aug.2006*基于空间分解网络的无人机航路规划杨遵,雷虎民(空军工程大学导弹学院,陕西三原713800)摘要:设计了一种无人机航路规划方法,首先通过作战任务想定构造Voronoi图,利用空间分解网络和Rosenthal算法确定初始航路,然后进行样条插值对初始航路光顺修正,最终得到一条可飞航路。仿真计算表明该方法简单、有效。关键词:无人机;航路规划;空
2、间分解网络;三次样条插值中图分类号:V279文献标识码:A文章编号:1009-3516(2006)04-0013-04无人机(UnmannedAirVehicle,UAV)的航路规划最初来源于移动机器人路径规划的概念,其目的是在[1]适当的时间内计算出最优或次优的飞行轨迹,使UAV能回避敌方威胁环境,安全有效地完成预定的任务。航路规划算法有很多,它们或属于最优式和启发式算法,如动态规划、梯度法、A*算法、神经网络、遗传算法;或属于基于栅格和图形的算法,如基于可视图的djikstra算法等。本文给出了这样一种航路规划方法:首先做出基于Voronoi图的UAV所有
3、可能飞行轨迹,利用空间分解网络模型和Rosenthal算法选择初始航路,然后用三次样条插值对初始航路光顺修正,得到一条最优的可飞航路。1初始航路的建立1.1作战任务想定如图1所示,选择典型的压制敌防空火力(SupressionofEnemyAirDefence,SEAD)作战任务想定为背景。图中圆圈表示UAV的出发点,星形表示目标点,圆点表示威胁中心点;UAV的初始航向和对目标的攻击航向已知。为简单计,作如下假设:UAV在巡航阶段航速恒定,图1作战任务想定示意图飞行达到足够高度,没有地形遮蔽,只考虑横侧运动,飞行航路简化为水平面内的二维!问题;∀威胁模型为
4、敌方雷达或导弹阵地,威胁区域简化为已知半径的圆柱或圆锥等几何体的组合,威胁区域内危险概率均为1;#UAV具有相同的雷达反射截面(RCS),雷达探测特征固定。1.2基于Voronoi图的航路优化代价计算[2]根据作战任务想定构造如图2所示的Voronoi图。图中虚线表示Voronoi边,再分别连接出发点和目标点与距离自身最近的三个Voronoi顶点,这些虚线的组合就构成了UAV从出发点到目标点的备选航路集,Voronoi图的顶点则构成初始航路节点,从而将航路规划问题从无限维空间简化到有限维空间中来,避免了由于计算时间随问题规模的变大而爆炸式增长所造成的维数灾难!。
5、对于N个雷达或导弹阵地的作战任务想定,由Voronoi图最多可图2Voronoi图*收稿日期:2005-07-15基金项目:陕西省自然科学基金资助项目(2004F19)作者简介:杨遵(1979-),男,河南镇平人,博士生,主要从事无人机综合控制系统研究;雷虎民(1960-),男,陕西合阳人,教授,博士生导师,主要从事飞行器制导与控制技术研究.14空军工程大学学报(自然科学版)2006年[3]以产生(2N-5)个顶点和(3N-6)条边,加上出发点和目标点以及它们与最近3个Voronoi顶点的连线,则共(2N-3)个顶点和3N条边,我们把由此形成的网络记作G=(V
6、,L),V={v1,v2,∃vN,∃,v2N-3}表示节点的集合,包括出发点、目标点以及所有航路点,而L={lij
7、vi,vj%V}则是初始航路段的集合。[4]对于网络G,单架UAV沿其中的某一条备选航路飞行时,航路优化代价Jpa由两部分组成:威胁代价Jth和燃油代价Jfu,采用它们的加权形式来表示:MMJpa=&Jpa,i=&[wJth,i+(1-w)Jfu,i](1)i=1i=1式中,M表示备选航路的G边数;Jpa,i表示第i条G边总的航路优化代价;w%[0,1]表示威胁代价在航路代价中所占的权重,体现决策者对于两个因素的倾向:w=0表明决策者不考虑安全,仅追求燃
8、油代价最小,而w=1则表明不惜燃油代价,仅追求航路的安全性。考虑到UAV以定常速度飞行,根据雷达的可探测概率,可以近似认为G边上某一点的威胁代价与当前位置威胁距离的4次方的倒数成正比,第i条G边总的威胁代价Jth,i可以用边上K个离散航路点到N个威胁的距离量化得到,因此NNKLiJth,i=&Jth,ij=&&4(2)j=1j=1k=1dijk式中,Jth,ij表示第i条G边对于第j个雷达的威胁代价。dijk表示第i条G边的第k个航路点对于第j个雷达的威胁距离。对于第i条G边的燃油代价,可以简单地认为Jfu,i=Li。因此,UAV沿备选航路集的某一条
